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企业营销策划有限公司,温州优化售后,wordpress导入失败,网站是什么公司做的8.2 逻辑回归与广义线性模型：连接函数与最大似然估计 逻辑回归是机器学习领域最基础且应用最广泛的分类算法之一。尽管其名称中包含“回归”，但它本质上是一种用于处理二分类问题的线性模型。理解逻辑回归不能仅停留于其函数形式，而应将其置于广义线性模型的统一理论框架之…8.2 逻辑回归与广义线性模型：连接函数与最大似然估计逻辑回归是机器学习领域最基础且应用最广泛的分类算法之一。尽管其名称中包含“回归”，但它本质上是一种用于处理二分类问题的线性模型。理解逻辑回归不能仅停留于其函数形式，而应将其置于广义线性模型的统一理论框架之下。本节将系统阐述逻辑回归的数学模型、参数估计方法，并以此为例深入剖析广义线性模型的核心组件——连接函数与最大似然估计的原理。8.2.1 逻辑回归：从线性预测到概率输出逻辑回归的目标是建模二分类结果y∈{ 0,1}y \in \{0, 1\}y∈{0,1}与特征向量x∈Rd\mathbf{x} \in \mathbb{R}^dx∈Rd之间的关系。与直接预测0或1不同，逻辑回归预测的是样本属于正类（y=1y=1y=1）的条件概率P(y=1∣x)P(y=1|\mathbf{x})P(y=1∣x)。8.2.1.1 基本模型与Sigmoid函数直接使用线性组合wTx+b\mathbf{w}^T\mathbf{x} + bwTx+b来拟合概率p=P(y=1∣x)p = P(y=1|\mathbf{x})p=P(y=1∣x)是不合适的，因为线性函数的输出值域为(−∞,+∞)(-\infty, +\infty)(−∞,+∞)，而概率值域要求为[0,1][0, 1][0,1]。逻辑回归通过sigmoid函数（亦称逻辑函数）将线性预测值映射到(0,1)(0, 1)(0,1)区间内。σ(z)=11+e−z \sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}}σ(z)=1+e−z1​其中z=wTx+bz = \mathbf{w}^T\mathbf{x} + bz=wTx+b。因此，逻辑回归模型定义为：P(y=1∣x;w,b)=σ(wTx+b)=11+e−(wTx+b) P(y=1|\mathbf{x}; \mathbf{w}, b) = \sigma(\mathbf{w}^T\mathbf{x} + b) = \frac{1}{1 + e^{-(\mathbf{w}^T\mathbf{x} + b)}}P(y=1∣x;w,b)=σ(wTx+b)=1+e−(wTx+b)1​sigmoid函数具有S形曲线、连续可导、且其导数σ′(z)=σ(z)(1−σ(z))\sigma'(z) = \sigma(z)(1-\sigma(z))σ′(z)=σ(z)(1−σ(z))易于计算，这些性质对后续的参数优化至关重要。8.2.1.2 对数几率解释逻辑回归具有一个清晰的概率解释。定义几率为事件发生概率与不发生概率之比，即odds=p1−podds = \frac{p}{1-p}odds=1−pp​。对几率取自然对数，得到对数几率（logit）。逻辑回归的线性部分实际上是在拟合对数几率：log⁡(P(y=1∣x)1−P(y=1∣x))=wTx+b \log \left( \frac{P(y=1|\mathbf{x})}{1 - P(y=1|\mathbf{x})} \right) = \mathbf{w}^T\mathbf{x} + blog(1−P(y=1∣x)P(y=1∣x)​)=wTx+b这意味着，逻辑回归假定对数几率与特征呈线性关系。权重wjw_jwj​的解释为：保持其他特征不变，特征xjx_jxj​每增加一个单位，对数几率增加wjw_jwj​，即几率乘以ewje^{w_j}ewj​[1]。8.2.2 参数估计：最大似然估计与梯度下降逻辑回归模型的参数θ=(w,b)\boldsymbol{\theta} = (\mathbf{w}, b)θ=(w,b)通过最大似然估计（MLE）来学习。8.2.2.1 似然函数对于单个样本(xi,yi)(\mathbf{x}_i, y_i)(xi​,y